Campionamento dei Segnali

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1 Campionamento dei Segnali I segnali biomedici sono di /po analogico, quindi con/nui in ampiezza e a tempo con/nuo. Mentre i primi stadi dei sistemi di acquisizione devono eseguire operazioni nel dominio analogico, quali trasduzione, pre- amplificazione e filtraggio Negli a=uali sistemi di elaborazione il segnale viene conver/to in digitale. Questo perme=e poi il tra=amento del segnale con sistemi digitali con alcuni vantaggi quali La robustezza dell informazione rispe=o al rumore La facilità di memorizzazione e recupero dell informazione Lo sviluppo di sistemi di elaborazione digitale versa/li e poten/

2 Campionamento dei Segnali Le operazioni di passaggio da analogico a digitale vengono fa=e da un conver/tore analogico digitale (A/D converter) Che ha lo scopo di - Campionare il segnale (conversione da tempo con/nuo a tempo discreto) - - Quan/zzare il segnale (conversione da ampiezza con/nua a ampiezza discreta) Codificare il segnale (associare ad ogni livello discreto dell ampiezza un diverso codice es. binario 8, 2 o 6 bit) Variabile misurabile Sensore Segnale Ele=rico Condizionamento del segnale: preamplificazione e filtraggio A/D

3 Campionamento dei Segnali Vediamo uno schema del conver/tore analogico- digitale x(t) x[n] Quan/z- zazione t=n x q [n] Codifica x d [n] Campionamento Periodico di periodo è de=o tempo di campionamento e il suo inverso fc=/ è de=a frequenza di campionamento Noi ci occuperemo dei modi per studiare in frequenza le sequenze x[n] Non ci occuperemo degli effey del quan/zzazione sul segnale e degli aspey lega/ alla codifica

4 Campionamento dei Segnali x(t) x[n] t=n Campionamento periodico di periodo

5 Campionamento dei Segnali Che differenza esiste tra queste due operazioni di campionamento? Se conoscessimo solo il valore dei campioni, in quale caso potremmo meglio ricostruire il segnale di partenza?

6 Conversione D/A È infay possibile ricostruire un segnale tempo con/nuo a par/re Da una sequenza, tramite una conversione digitale- analogica x(t) A/D x[n] D/A Converter! x t ( ) Di seguito due /pi di interpolazione: mantenimento (sx) e lineare

7 Campionamento dei Segnali C è un legame tra la velocità di variazione di un segnale e il tempo di campionamento che possiamo u/lizzare eorema del Campionamento o di Shannon. É possibile ricostruire un segnale, a banda rigorosamente limitata B, a par/re dai suoi campioni, se preleva/ ad una frequenza non inferiore a f c 2B La condizione f c 2B sulla frequenza di campionamento si chiama Condizione di Nyquist

8 Campionamento dei Segnali Cerchiamo si capire come questa condizione incida sull informazione nel dominio della frequenza InfaY se il campionamento ci perme=esse di mantenere il contenuto frequenziale del segnale di partenza, vista l equivalenza informa/va nel dominio del tempo e nel dominio della frequenza avremmo la possibilità di ricostruire il segnale di partenza a par/re dai suoi campioni

9 Effetto del Campionamento nel dominio Frequenziale Qual è l effe=o del campionamento nel dominio della frequenza? Vediamo di trovare una relazione tra CF del segnale analogico e il contenuto frequenziale del segnale campionato, ovvero della sequenza

10 Effetto del Campionamento nel dominio Frequenziale x(t) * x c (t) Convers.reno di impulsi- sequenza x[n] c(t) L operazione di campionamento può essere vista matema/camente come la mol/plicazione del segnale a tempo con/nuo per un peyne di delta x c # ( t) = x( t)! ( t! n ) = # = x( n )! t! n ( )

11 Effetto del Campionamento nel dominio Frequenziale La x c (t) e la x[n] hanno lo stesso contenuto informa/vo. I risulta/ sulla prima saranno estesi quindi alla sequenza x[n]

12 rasformata di Fourier di una Sequenza E possibile trovare una relazione che lega la rasformata Con/nua di Fourier di x(t), a quella del segnale campionato X c ( f ) In par/colare si ha X ( f ) X c ( f ) = +( ) k=!( " X $ f! k # % ' & La trasformata con/nua di Fourier della segnale campionato è o=enuta periodicizzando, con periodo pari alla frequenza di campionamento / la trasformata di Fourier del segnale tempo con/nuo.

13 rasformata di Fourier di una Sequenza X c ( f ) = +( ) k=!( " X $ f! k # % ' & Si nota che in questo caso è possibile ritrovare in X c (f) il contenuto frequenziale del segnale di partenza Cosa succede se usiamo un tempo di campionamento maggiore?

14 rasformata di Fourier di una Sequenza Le repliche del segnale si sovrappongono, causando una perdita della informazione di partenza Questo fenomeno è de=o di aliasing e si può evitare tramite la scelta di una frequenza di campionamento che soddisfi la condizione di Nyquist f c = 2B

15 rasformata di Fourier di una Sequenza Un non corre=o campionamento potrebbe causare l individuazione di Una componente frequenziale al posto di quella reale Quali tra ques/ segnali È stato campionato corre=amente?

16 Dimostrazione: rasformata Continua di Fourier di un Segnale Campionato e relazione con CF del segnale originario Vogliamo dimostrare la seguente relazione Riconsideriamo il seguente schema X c ( f ) = +( ) k=!( " X $ f! k # % ' & x(t) * x c (t) Convers.reno di impulsi- sequenza x[n] x c # ( t) = x( t)! ( t! k ) = k=!" c(t) # = x( k )! t! k k=!" ( )

17 Dimostrazione: rasformata Continua di Fourier di un Segnale Campionato e relazione con CF del segnale originario Vogliamo dimostrare la seguente relazione x c roviamo C(f) # x( t)c t ( t) = x( t)! ( t! n ) = ( ) $ F X c ( f ) = X ( f ) % C( f ) ( ) =! ( t! n ) c t # Ne facciamo prima lo Sviluppo in Serie, essendo un segnale periodico di periodo

18 Dimostrazione: rasformata Continua di Fourier di un Segnale Campionato e relazione con CF del segnale originario C k = /2 " c( t)e! j2!nt/ dt =! /2 /2 " +#! /2 n=!# $! ( t! n ) e! j2!nt/ dt ra /2 e /2 è presente una sola Delta, quella centrata nell origine, quindi C k = /2 "! ( t)e! j2!nt/ dt = e! j2!nt/ = t=0! /2 Da cui si ricava che ( ) = C k e j2!kt/ c t # = k=!" # k=!" e j2!kt/ I coefficien/ di Fourier valgono sempre /

19 Dimostrazione: rasformata Continua di Fourier di un Segnale Campionato e relazione con CF del segnale originario Se dello sviluppo precedente facciamo la CF, u/lizzando la linearità e la proprietà di traslazione in frequenza ( ) = C k e j2!kt/ c t # = k=!" # e j2!kt/ $ F C f k=!" La CF di un peyne di Delta è ancora un peyne di Delta Se quindi facciamo la convoluzione con X(f) ( ) = # k=!" %!' f! k & ( * ) X c = ( f ) = X ( f )! C( f ) = X ( f )! +) * k=") ") # + X (!)" % f " k $ "! & (d! = ' +) +) #! f " k & * % ( = $ ' k=") +) * k=") # X f " k & % ( $ ' +) # & * X f % ( = $ ' k=") ( )!! f " k

20 rasformata di Fourier di una Sequenza Vista l equivalenza informa/va tra x c (t) e la x[n] x c # # x( n )! t! n ( t) = x( t)! ( t! n ) = Applicando la CF, ricordando che ( )! ( t)! F e il teorema del ritardo y( t) = s( t! t 0 )" F Y ( f ) =S( f )e! j2!t 0 f X c # ( f ) = x( n )e! j2!nf Se consideriamo i valori della sequenza dopo l operazione di conversione in sequenza X c ( f ) = # x[ n]e! j2!nf = $ X f ( ) Che è la definizione di rasformata di Fourier di una Sequenza

21 rasformata di Fourier di una Sequenza X "! j2! n f ( f) = # x[n]e La trasformata è una funzione della variabile con/nua f. È possibile esprimere la F della sequenza in funzione della frequenza normalizzata F=f. La F risulta periodica in f di periodo f=/ infay: X ( ) = x[n]e! j2! n f + f + ( ) # = = # x[n]e! j2! n f e! j2! n = X ( f)

22 rasformata di Fourier di una Sequenza L operazione inversa (an/trasformata) perme=e di ricavare x[n] a par/re dalla trasformata di Fourier +/2 x[n] = "!/2 X( f)e j2! n f df La relazione ricorda quella o=enuta per i segnali tempo con/nui, con la differenza che l integrale è esteso ad un periodo della X ( f ). Questo implica la sequenza può essere ricostruita u/lizzando le frequenze comprese nell intervallo finito [- /2:/2]. Questo fa=o si può spiegare pensando alla periodicità della trasformata per cui le informazioni significa/ve per la ricostruzione del segnale sono o=enibili analizzando un periodo della trasformata. Se u/lizziamo la frequenza normalizzata il periodo base si riduce all intervallo di f, [- /2:/2]

23 La periodicità di X sono equivalen/ rasformata di Fourier di una Sequenza ( f ) implica che due oscillazioni a frequenza f e f +k/, con f generico, e j2! n! f k # + " $ & % = e j2! n f e j2! nk = e j2! n f Come esempio scegliamo un tempo di campionamento pari a 4 Hz=/ con =0.25 sec. Con questo intervallo di campionamento l intervallo base di frequenze necessarie e sufficien/ per ricostruire la sequenza è [- 2 Hz: 2 Hz]. Consideriamo una oscillazione sinusoidale a frequenza f =Hz. Allora, dato, questa oscillazione è indis/nguibile da tu=e quelle a frequenza Hz+k*4Hz, con k intero: quindi 5 Hz, 9Hz etc. La figura a sinistra mostra come le due oscillazioni a Hz (linea blu) e 5 Hz (linea verde) diano origine alla stessa sequenza se campionate con =4Hz

24 rasformata di Fourier di una Sequenza Esempi di F di sequenze δ(n) "! j2! n f X ( f) = # x[n]e = "! j2! n f = # "[n]e = X ( f ) n - /2 /2 f

25 Esempi di F di sequenze rasformata di Fourier di una Sequenza s[n] = e!n u[n] "! j2! n f X ( f) = # x[n]e = e!n! j2! n f # e = n=0 " " + n= 0!(+j2! f )n n = # e = n=0!e!(+j2! f ) Visto che a = a n.582 X(f ) π X(f ) ~ f f π

26 rasformata di Fourier di una Sequenza Da queste figure si vede la periodicità della F.582 X(f ) π X(f ) ~ f Quello che solitamente viene rappresentato è l intervallo di frequenze in un periodo (quindi da fc/2 a fc/2 dove fc=/ è la frequenza di campionamento) 2 f π.582 X(f ) π X(f ) ~0.7 2 f 2 2 f 2 π

27 rasformata di Fourier di una Sequenza Esempi di F di sequenze s[n] = u[n]! u[n! 5]! j2!nf X ( f) = # e = e = e = 4! j2! f ( ) n n=0 # = ( ) sin (! f ) sin! f 5 e! j4! f 4! j2!nf # = n=0 0 4!e! j2! f 5!e! j2! f = e! j! f 5 e! j! f e j! f 5!e! j! f 5 e j! f!e! j! f = Visto che N! a n " =! a N! a n=0 n 5 X(f ) π X(f ) f f π

28 rasformata di Fourier di una Sequenza Così come nel caso dei segnali a tempo con/nuo, così nel caso di sequenze è possibile estendere la F a sequenze periodiche introducendo la delta di Dirac Vediamo il caso della sequenza costante x[n] = X ( f) = # x[ n]e! j2!nf = # e #! ( t! n ) = # k=!" e j2!kt/! j2!nf Per trovare quanto vale questa sommatoria ci ricordiamo lo Sviluppo in Serie del peyne di Delta Da cui trasformando ambo i membri (u/lizzando le proprietà di traslazione nel tempo, a sinistra, e quella di modulazione, a destra) # e! j2! fn = # k=!" $ " f! k ' & ) % (

29 rasformata di Fourier di una Sequenza Così come nel caso dei segnali a tempo con/nuo, così nel caso di sequenze è possibile estendere la F a sequenze periodiche introducendo la delta di Dirac Vediamo il caso della sequenza costante x[n] = ( ) = x n X f +! [ ]e - j2!nf +! - j2!nf " = " e = n = -! n = -! +! " k=#! $ "& f # k % ' ) ( Quindi la trasformata di Fourier della sequenza costante è un peyne di delta e nel periodo centrale è una delta in f=0. Questo risultato ci ricorda la CF di una costante. Visto che s/amo analizzando sequenze, la F può essere vista come la periodicizzazione della CF

30 rasformata di Fourier di una Sequenza x[ n] = F!#" X ( f ) = ++, k=$+ %!' f $ k & ( * ) x[n] n X(f ) f

31 rasformata di Fourier di una Sequenza Segnale Esponenziale complesso discreto x[n] = e j2! f 0n X ( f ) = x[ n]e! j2!nf # = # e j2!nf 0 e! j2!nf = = e! j2!n ( f! f # 0) Ripercorrendo l approccio usato per la sequenza costante e sos/tuendo a f - > f- f 0 X ( f ) = e! j2!n ( f! f # 0) = # k=!" $!& f! f 0! k % ' ) ( X(f ) f f f 0 0 f 0 + f f f 0 f

32 rasformata di Fourier di una Sequenza Segnale Cosinusoidale a empo Discreto ( ) x[n] = cos 2! f 0 n X ( f ) = # x[ n]e! j2!nf = $ e! j2!nf 0 j2!nf +e 0 ' # & ) e! j2!nf = & % 2 ) ( = e! j2!n ( f + f 0)! j2!n f! f +e ( 0 ) # = 2 2 # k=!" * $! f + f 0! k ' & % ( )+! $ f! f! k '-, & % 0 )/ + (. Dove sono state applicate le formule di Eulero e sfru=ato il risultato precedente l approccio usato per la sequenza costante e sos/tuendo a f - > f- f 0 X(f ) 2-2 f f 0 - f f 0 f 0 f 0 0 f 0 + f 0 2 f f 0 f

33 Nel periodo [ f c /2, f c /2] rasformata di Fourier di una Sequenza X(f ) 2-2 f f f

34 rasformata di Fourier di una Sequenza Nella pra/ca si usano sequenze di durata finita: esse possono essere viste come l osservazione, limitata temporalmente di una sequenza infinita x[n]. Questa operazione prende il nome di operazione di troncamento e matema/camente può essere descri=a come il prodo=o della sequenza x[n] per una finestra di osservazione w[n], nulla per gli n esterni all intervallo di osservazione. Per vedere come è sono legate le trasformate di x[n] e della sua versione troncata w[n] x[n] si deve ricorrere alla proprietà del prodo=o nel tempo della F, per cui F x[ n] F X w[ n] W ( f ) ( f ) +/2 w[n]x[n]! F # W (!) X ( f "!)d! "/2

35 rasformata di Fourier di una Sequenza ( ) Consideriamo ad esempio la F di x[n] = cos. 2! f o n Si trova che questa, nel periodo base, è data due delta di Dirac centrate in - f0 e f0. X ( f ) /2 W ( f ) - / f0 f0 / f - / Supponendo la finestra re=angolare, la sua F risulterà simile ad una sinc(.),il risultato della convoluzione tra le delta e la F della finestra è il seguente. / f - / f0 f0 / f Visto che il contenuto frequenziale delle sinc diminuisce all aumentare di e si concentra a=orno allo zero, la s/ma migliore della F della sequenza di partenza si oyene u/lizzando una finestra di osservazione maggiore

36 rasformata di Fourier di una Sequenza In seguito considereremo la trasformata di Fourier di una sequenza finita. Questa sarà o=enuta come rasformata Discreta di Fourier (DF) della sequenza o=enuta periodicizzando la sequenza originaria. Questo ci perme=erà di descriverne il contenuto frequenziale tramite un numero finito e discreto di coefficien/.

37 Riferimen( Bibliografici Luigi Landini, Fondamen/ di analisi di segnali biomedici, con esercitazioni in Matlab, Edizioni Plus Pisa University Press Lucio Verazzani, eoria dei Segnali Segnali Determina/, ES Pisa Marco Luise, Giorgio M. Vite=a, eoria dei Segnali, McGraw Hill